OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每个学习Opencv的同学去学习，是一本很不错的教程，讲解的十分详细，是OpenCV学习必备文档。 跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于调用。OpenCV 包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。本资源包含了各种算法实现以及其程序代码，方便读者使用，另外有大量实例提供给读者参考！

基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%

随着深度学习的研究热潮，近年来对车辆目标的检测逐步从机器学习方法转变为深度学习方法.目前，大多数深度学习方法对车辆目标的检测都存在不同程度的错检漏检问题.针对车辆目标检测中存在的小目标的错检漏检、截断式待检目标的漏检和重叠遮挡待检目标的漏检等问题，提出一种基于增量学习数据集的车辆目标检测方法，该方法与Faster R-CNN算法结合对车辆目标实现检测和分类.在实验的最后，分别从主观判断和客观检测数据两个方面，对比了车辆目标检测中未使用增量学习方法和使用增量学习方法对实验结果的影响.实验证明，使用基于增量学习和Faster R-CNN的车辆目标检测方法在主观判断方面对错检漏检的目标有明显地改善效果，从客观数据分析，使用该方法与未使用增量学习方法相比，VGG16网络mAP值提升了4%，ResNet101网络mAP值提升了6%.

道路锥桶、彩色路锥深度学习样本625个，部分采集于城市道路，部分采集于隧道

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由浅入深的深度学习教材，张志华翻译版

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

数值特征 离散值处理 数值特征的处理，最常见的方法，就是离散值处理了 对于一份新拿到手的数据来说，会有很多不能被计算机识别的数据，这就需要对它们进行处理 LabelEncoder import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 vg_df = pd.read_csv('datasets/vgsales.csv', encoding = ISO-8859-1) vg_df[['Name', 'Platform', 'Year', 'Genre', 'Publisher']].head() # 拿到某个特征的离散数据 genres = np.uniq